摘要：多智能体模型是一种研究社会、经济、生态等复杂系统的动态研究方法，交通系统是一个具有随机性、动态性和自适应性等特征的开放的复杂系统。因此以多Agent技术为手段结合交通系统的组成和复杂性特征，利用基于Agent的计算机仿真通过模拟交通系统中个体的行为，可以让一群这样的个体在计算机所营造的虚拟环境下进行相互作用并演化，自下而上的“涌现”出整体系统的复杂性行为。借助Netlogo软件平台，利用Traffic Grid模型仿真研究了有人参与的交通仿真实验，获取了随着时间变化的车辆平均速度、平均等待时间等数据，根据其变化曲线为建设低碳交通和智能交通系统（ITS）提供决策。
　　关键词：多Agent;交通仿真;Traffic Grid模型;Netlogo
　　
　　1 引言
　　交通仿真是20世纪60年代以来,随着计算机技术的进步而发展起来的采用计算机数字模型来反映复杂道路交通现象的交通分析技术和方法。从试验角度看,道路交通仿真是再现交通流时间和空间变化的模拟技术，交通仿真是智能交通运输系统的一个重要组成部分，是计算机技术在交通工程领域的一个重要应用。利用基于Agent的计算机仿真通过模拟交通系统中个体的行为，让一群这样的个体在计算机所营造的虚拟环境下进行相互作用并演化，自下而上的“涌现”出整体系统的复杂性行为。多主体模型基本思路是：由于人类社会是由大量的个体构成的复杂系统，因而在计算机中建立每个经济实体的个体模型，这样的计算机中模型被称为Agent；然后让这些Agent遵循一定的简单规则相互作用；然后通过观察这群Agent整体作用的涌现性找到人工社会的规律，并用这些规律解释和理解人类社会中的宏观现象[1]。
　　文中以Traffic Grid模型为基础，仿真研究了交通系统从而得出停着的车辆数量，平均等待时间等曲线，为城市规划和决策者提供了数据。
　　2多主体建模
　　主体（Agent，也有人译为智能体、代理）和多主体系统（Multi-Agent System,MAS）是随着分布式人工智能的研究而兴起的。“主体（Agent）”一词一般用来描述自包含的（self-contained）、能感知环

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